Ora che sai cosa farà il tuo agente e dove sarà utilizzato, è il momento di farti una domanda importante.

Questo problema richiede davvero un agente?

Non tutti i progetti hanno bisogno di un agente; nemmeno tutti i progetti di automazione. A volte un semplice workflow, uno script o un processo basato su regole è la soluzione migliore. Capire la differenza ti fa risparmiare tempo, denaro e confusione in futuro.

Un agente AI è progettato per fare più che eseguire istruzioni. Legge, scrive e parla in linguaggio naturale. Interpreta le intenzioni, applica conoscenze e prende decisioni in situazioni incerte. Questa flessibilità lo rende potente, ma aggiunge anche complessità. Ogni chiamata a un LLM ha un costo in token, tempo e rischio. Quindi ha senso usare un agente solo quando il lavoro richiede vero ragionamento o comprensione del linguaggio.

Se il compito è deterministico (cioè ha un input e un output prevedibili), di solito è meglio usare un workflow o uno strumento di automazione. (piccolo consiglio: Botpress fa entrambe le cose!)

Se il compito richiede contesto, interpretazione o conversazione, un agente AI è la scelta giusta.

Vediamo come Terminal Roast affronta questa situazione.

Il team di Taryn ha definito il primo compito: raccogliere feedback dei clienti su nuovi gusti e ricette di caffè. Adrian, il barista principale, suggerisce due modi in cui l'agente potrebbe gestire questa attività.

Il primo è conversazionale. L'agente chiede perché un cliente ha apprezzato o meno una bevanda e cerca di capire le sue motivazioni. Questo richiede sfumature, interpretazione e memoria. È perfetto per un agente.

Il secondo è programmatico. L'agente presenta una semplice lista di nuove ricette e chiede ai clienti di rispondere “sì” o “no”. Questa interazione non richiede ragionamento. È ideale per l'automazione.

Separando questi due flussi, il team rende il sistema più efficiente. Usano un agente dove serve la comprensione del linguaggio e un workflow dove basta la logica.

Molti team confondono questa distinzione. Cercano di costruire un agente che faccia tutto: rispondere alle domande, recuperare dati, aggiornare record e gestire transazioni. Ma ogni funzione aggiuntiva aumenta costi, tempi di risposta e manutenzione. Un approccio migliore è combinare agenti e workflow.

Usa i workflow per struttura e affidabilità. Usa gli agenti per intelligenza e adattabilità.

Pensa all'agente come all'interfaccia “in prima linea” che comprende gli utenti e poi passa azioni strutturate ai sistemi di automazione che le eseguono con precisione. Quando questi due sistemi sono ben definiti, il risultato è più stabile, scalabile e trasparente.

Ecco un test veloce.

Chiediti: questo compito richiede la comprensione del linguaggio naturale o può essere gestito da un semplice insieme di regole? Se serve comprensione — ad esempio, identificare l'intento, gestire ambiguità o fare riferimento a conoscenze — serve un agente. Altrimenti, costruiscilo come workflow.

Puoi sempre aggiungere un agente in un secondo momento, una volta che hai logica e dati chiari. È molto più semplice trasformare un workflow funzionante in uno intelligente che correggere un agente complesso e sovradimensionato.

L'approccio di Terminal Roast (separare i compiti conversazionali da quelli programmatici) è un buon modello. Ottengono così un sistema più snello che fa esattamente ciò per cui ogni parte è pensata.

La chiarezza in questa fase ripaga successivamente in termini di manutenzione, costi e prestazioni.

Azione: Rivedi i compiti previsti per il tuo agente e identifica quelli che richiedono una reale comprensione del linguaggio.

Mantieni sotto il controllo dell'agente solo questi compiti e pianifica di automatizzare il resto tramite workflow standard.

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